Silalahi, Ricky Novianda Putra (2020) Aplikasi Klasifikasi Deteksi Jenis Pisang Dan Kematangan Buah Pisang Berbasis Android. Other thesis, Program Studi Teknik Informatika.
1.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_COVER.pdf - Published Version
Download (34kB) | Preview
19.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version
Download (156kB) | Preview
17.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version
Download (106kB) | Preview
20.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf - Published Version
Download (178kB) | Preview
4.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version
Download (24kB) | Preview
5.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_DAFTAR ISI.pdf - Published Version
Download (50kB) | Preview
11.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_BAB I.pdf - Published Version
Download (76kB) | Preview
12.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_BAB II.pdf - Published Version
Download (478kB) | Preview
13.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_BAB III.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
14.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_BAB IV.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (411kB) | Request a copy
15.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_BAB V.pdf - Published Version
Download (10kB) | Preview
10.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (77kB) | Preview
25.10113510_RICKY NOVIANDA PUTRA SILALAHI_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR PENELITIAN.pdf - Published Version
Download (14kB) | Preview
Abstract
Kebun Pisang Celak, yang berada di desa Celak Kec. Cililin adalah salah satu tempat yang khusus bercocok tanam buah pisang. Pisang pada Kebun Pisang Celak ini beraneka ragam jenis. Permasalahan yang ditemukan adalah kurang tepatnya dan kurang pengetahuannya karyawan dalam membedakan jenis dan kematangan pisang terutama karyawan baru. Penelitian ini membuat aplikasi deteksi jenis pisang dan kematangan pisang menggunakan metode Convolutional Neural Network. Dataset pada penelitian ini merupakan gambar pisang dengan 9 jenis yaitu pisang ambon, pisang raja, pisang cavendish, pisang kirana, pisang barangan, pisang Nangka, pisang mas dan pisang kepok. Kematangan pisang pada penelitian ini yaitu tingkat mentah, matang dan terlalu matang. Program dibuat menggunakan tensorflow python. CNN diuji dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 89%. Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi berbasis android untuk mendeteksi jenis pisang.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Deteksi jenis pisang, Deteksi kematangan pisang, Convolutional Neural Network. |
| Subjects: | 000 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS > 004 Data Processing & Computer Science |
| Divisions: | S1 Skripsi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs. Calis Maryani |
| Date Deposited: | 19 Jul 2021 02:17 |
| Last Modified: | 19 Jul 2021 02:17 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/4134 |
